Bidirektionale Umkehr- und Momentum-Moving-Average-Strategie
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie ist eine Kombinationsstrategie, die die Reversal-Strategie in Kombination mit dem Momentum-Indikator verwendet. Sie integriert die bi-directional-Reversal-Strategie und den Schanziger Momentum-Obsolver, um die Momentum-Signale zu überprüfen, während die Reversal-Gelegenheiten entdeckt werden, um zuverlässigere Handelssignale zu erzielen.
Strategieprinzip
Die Strategie besteht aus zwei Teilen:
Der erste Teil ist die zwei-Wege-Umkehr-Strategie. Sie beurteilt die Umkehr-Chancen, indem sie die Veränderung des Schlusskurses in den letzten zwei Tagen erkennt. Insbesondere ist es ein Kaufsignal, wenn der Schlusskurs in den letzten zwei Tagen zurückgeht und der Schlusskurs an diesem Tag höher ist als der Schlusskurs am Vortag und der zufällige Indikator unter dem festgelegten Niveau liegt.
Der zweite Teil ist der Chancellor Dynamics Oscillator. Er beurteilt die Dynamik, indem er die Veränderung der Preise mit der durchschnittlichen Veränderungsgröße innerhalb eines bestimmten Zeitraums vergleicht. Wenn der Dynamik-Indikator höher als die gesetzte Obergrenze ist, ist dies ein Kaufsignal.
Die Strategie kombiniert die Verwendung von zwei Richtungen umgekehrt, um den Wendepunkt zu bestimmen und die Dynamik-Indikatoren, um die Dynamik zu überprüfen. Nur wenn beide Signale synchronisiert sind, wird ein tatsächliches Kauf- und Verkaufssignal erzeugt.
Strategische Vorteile
Doppel-Verifizierungsmechanismen, um falsche Signale zu vermeiden und die Zuverlässigkeit der Signale zu erhöhen. Umkehrstrategie, um potenzielle Umkehrpunkte zu beurteilen, Dynamometer, um die Wirksamkeit der Umkehrsignale zu überprüfen.
Umkehr- und Trendstrategien kombinieren sich, um sowohl Umkehr als auch Trend flexibel zu nutzen und Marktchancen zu nutzen.
Einführung von Dynamometern, um die Umkehrfalle zu vermeiden und nur dann zu handeln, wenn die Dynamik bestätigt wird.
Die Parameter sind vielseitig anpassbar und für verschiedene Märkte optimierbar.
Strategisches Risiko
Die Rückschaltsignale können eine große Rückschalttiefe aufweisen, die einen angemessenen Stopp erfordert.
Die Aufnahme des Wendepunktes erfordert eine hohe Genauigkeit und kann zu Fehleinschätzungen führen.
Die Dynamometer verbleiben in der Zeit und können den optimalen Wendepunkt verpassen.
Die Parameter-Einstellungen müssen sorgfältig nach dem jeweiligen Markt optimiert werden, und eine falsche Einstellung kann das Trading-Risiko erhöhen.
Die Einzelschäden können durch vernünftigen Stop-Loss kontrolliert werden. Optimierung der Parameter-Einstellungen, Verfolgung der Parameter-Stabilität.
Richtung der Strategieoptimierung
Verschiedene Kombinationen von Umkehrparametern werden getestet, um die Einstellungen zu ermitteln, die auf Marktaufschläge empfindlich sind.
Versuchen Sie mit verschiedenen Dynamikindikatoren, z. B. Relative Stärke und Schwäche, Verkehrsveränderungsrate usw.
Hinzufügen von Filterbedingungen wie Durchbrüche, um Transaktionen zu vermeiden, die keine kritischen Wendepunkte sind.
Bewertung der Stop-Loss-Strategie und Suche nach den Stop-Loss-Methoden, die den größten Rückzug ermöglichen.
Bewertung der Strategie zur Positionskontrolle und Anpassung der Positionsgröße an die Marktbedingungen.
Zusammenfassen
Die Strategie kombiniert die Vorzüge der Umkehrstrategie und der Dynamikstrategie mit den Vorteilen einer hohen Signalzuverlässigkeit und einer flexiblen Erfassung von Marktchancen. Risiken können durch Parameteroptimierung, Stop-Loss-Management, Positionskontrolle und andere Methoden reduziert und die Strategie Stabilität und Profitabilität verbessert werden. Insgesamt ist die Strategie eine bahnbrechende Erforschung der effektiven Kombination von Umkehrstrategie und Trendstrategie, die weitere Forschung und Anwendung wert.
/*backtest
start: 2023-10-06 00:00:00
end: 2023-11-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
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// Copyright by HPotter v1.0 18/08/2019
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// This indicator plots Chande Momentum Oscillator. This indicator was
// developed by Tushar Chande. A scientist, an inventor, and a respected
// trading system developer, Mr. Chande developed the CMO to capture what
// he calls "pure momentum". For more definitive information on the CMO and
// other indicators we recommend the book The New Technical Trader by Tushar
// Chande and Stanley Kroll.
// The CMO is closely related to, yet unique from, other momentum oriented
// indicators such as Relative Strength Index, Stochastic, Rate-of-Change,
// etc. It is most closely related to Welles Wilder`s RSI, yet it differs
// in several ways:
// - It uses data for both up days and down days in the numerator, thereby
// directly measuring momentum;
// - The calculations are applied on unsmoothed data. Therefore, short-term
// extreme movements in price are not hidden. Once calculated, smoothing
// can be applied to the CMO, if desired;
// - The scale is bounded between +100 and -100, thereby allowing you to
// clearly see changes in net momentum using the 0 level. The bounded scale
// also allows you to conveniently compare values across different securities.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
CMO(Length, TopBand, LowBand) =>
pos = 0
xMom = abs(close - close[1])
xSMA_mom = sma(xMom, Length)
xMomLength = close - close[Length]
nRes = 100 * (xMomLength / (xSMA_mom * Length))
pos := iff(nRes > TopBand, 1,
iff(nRes <= LowBand, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Chande Momentum Oscillator", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LengthCMO = input(9, minval=1)
TopBand = input(70, minval=1)
LowBand = input(-70, maxval=-1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posCMO = CMO(LengthCMO, TopBand, LowBand)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posCMO == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posCMO == -1, -1, 0))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )